El Centro de Enseñanza Técnica Industrial (CETI) felicita a la Dra. Gabriela del Carmen López Armas, profesora investigadora del CETI, así como a José Antonio Sánchez Tiro, Estudiante de la Maestría en Ciencias Computacionales del Instituto Nacional de Astrofísica, Óptica y Electrónica (INAOE) y a la Dra. Haydee Peregrina Barreto profesora investigadora del mismo por su destacada participación y haber obtenido el 2do lugar en el XI Congreso Nacional de Tecnología Aplicada a Ciencias de la Salud y el 1er Congreso Internacional de Tecnología Aplicada a Ciencias de la Salud, presentando su proyecto: "Segmentación y Caracterización de Masas en Mamografías Digitales de Campo Completo" celebrado los días 10, 11 y 12 de Junio del 2021. Dicho evento estuvo organizado por la Facultad de Medicina de la UNAM y tuvo como tema central la generación de nuevas técnicas de diagnóstico y tratamiento. Cabe destacar que el evento se llevó a cabo en línea, siendo partícipes investigadores, profesionistas, estudiantes y personas interesadas en la tecnología aplicada en áreas de la salud de prestigiosas universidades.
El proyecto antes mencionado consistió en la caracterización de masas mamarias, basado en el estándar BIRADS usando tres descriptores: forma, margen y densidad. Este trabajo propuso una metodología para detección y caracterización de masas en mamografías FFDM (Full Field Digital Mammography). Las imágenes son procesadas automáticamente en varias etapas que incluyen extracción de la región mamaria y eliminación de artefactos, identificación de la zona que contiene a la masa y su segmentación final. Diversas características fueron extraídas a la masa segmentada para poder asociar un valor cuantitativo a cada descriptor BI-RADS. En el desarrollo de los experimentos, la caracterización representó un reto particular ya que, i) si bien las masas son descritas de manera general como formas redondas, frecuentemente también presentan espículas afectando significativamente los valores de las medidas estándar de redondez; ii) la alta densidad mamaria afecta significativamente a la segmentación de espículas. Además, iii) la densidad de la masa puede ser diferente a la densidad del tejido que la rodea, y fue necesario encontrar la forma de analizar esta relación. La solución desarrollada se basó en técnicas de procesamiento de imágenes digitales y los resultados mostraron que es posible alcanzar una coincidencia significativa con respecto al radiólogo en el 80% de los casos. Con esto se contribuye a que un radiólogo tome decisiones de tratamiento oportunas evitando que el cáncer evolucione a etapas avanzadas con consecuencias fatales para una paciente. ?
Este logro refleja sin duda alguna el trabajo y dedicación de los investigadores de ambas instituciones en el campo de la investigación científica y desarrollo tecnológico para la generación de nuevos conocimientos a través de propuestas innovadoras y con ello incentivar a las nuevas generaciones a contribuir con el progreso del país.
¡Enhorabuena y que continúen los éxitos!
